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怎样优化DiffSynth-Engine生成的图像质量？

2025-08-28

1.2 K

图像质量提升方案

针对FLUX等图像模型，可通过以下方法优化输出：

参数调整：增加num_inference_steps(建议30-50)、使用更高分辨率(1024×1024)
prompt优化：添加风格关键词(如”4K细节”)和负面提示
模型选择：尝试不同版本的FLUX模型(checkpoint)

典型高质量配置：

image = pipe( prompt="高清摄影作品，(最佳画质)，(大师级光影)", negative_prompt="模糊，低清，畸变", width=1024, num_inference_steps=50, guidance_scale=7.5 )

注意事项：

高质量设置会增加20-30%生成时间
显存占用与分辨率平方成正比
部分LoRA模型可能引入风格偏差

本答案来源于文章《DiffSynth-Engine：低现存部署FLUX、Wan2.1的开源引擎》

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